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图灵素材最新视觉报道_图灵人物素材(2024年12月全程跟踪)

内容来源：黄庄图库所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

图灵素材

出门在外吹牛的素材增加了以后就吹自己曾经当过图灵奖和诺贝尔奖得主的学生[跪了] 记得刚上学那会 …… 母校的ComSci还没爆火离机械学习的热潮到来还有一两年系里老师经常蛐蛐我们系弱小没钱好可怜连一栋楼都没有不要说和Engineering比甚至还要跟数学系分一栋教学楼……谁能想之后不到两年见证了大一的课从四五个session增到十几个session 我本科毕业的时候听说master名额申请至少一比一百[允悲] And now…U of T is the only computer science department with a Nobel Prize winner[哈哈]

设计考研素材积累：苹果品牌的成功秘诀 𐟍 在设计考研的道路上，积累素材是必不可少的。今天，我们就来聊聊苹果品牌的设计哲学，它不仅在产品上独具匠心，还在品牌传播上有着独特的策略。创新设计：简洁与独特 𐟌Ÿ 苹果的设计总是让人眼前一亮，尤其是它的Logo。这个Logo不仅简洁易识别，还致敬了图灵这位人工智能领域的先驱。图灵的故事为苹果的Logo增添了新的魅力，也让苹果的品牌形象更加深入人心。无论是哪款苹果产品，简单的标识、配件、色相和包装都让人感受到它的实用性和贴近性。那个被咬掉一口的银色苹果图标，总是能引发消费者的购买冲动。独特定位：简约与创意 𐟎芊苹果品牌的独特定位是其鲜明、简约的个性和极富创意的设计。这种个性使得苹果产品深受年轻人群的喜爱。苹果一直在创新方面投入大量精力，一个简单的MP3播放器到了苹果手中，就变成了iPod，简单而突出的外形，给追求个性的年轻人带来了新的选择。当苹果取得成功后，几乎每家公司都开始模仿它，但很少有公司能做到像苹果那样让人难以超越。品牌传播：广告与包装 𐟓𚊊苹果在品牌传播上也颇具匠心。它的所有产品通过外包装传达品牌理念，完美地传达品牌观点。在广告宣传上，苹果更是下了大功夫。无论是在纽约的显眼位置，还是在唐人街的小巷里，苹果的形象总是能不经意间映入我们的眼帘。它的广告设计精简且高级，常常能看到一段长达一分钟的洁白背景，精美图片切换，欧美人脸的动态画面，配上悦耳的背景音乐和清晰的旁白，最后出现主打的产品样式和始终如一的苹果logo。这样的广告设计常常能吸引消费者耐心地看下去，观看苹果的广告彷佛是一种享受，非常精美且让人舒服。通过这些素材的积累，我们可以看到苹果品牌在设计上的独特之处，无论是产品本身还是品牌传播，都值得我们深入研究和借鉴。希望这些内容能为你在设计考研的道路上提供一些灵感和启发！

_每日3分钟，洞悉AI前沿动态_ _谷歌AI视频编辑应用Google Vids上线_ 谷歌面向Google Workspace用户推出了AI视频编辑应用Google Vids。该应用集成了Gemini大模型，帮助用户创建幻灯片、编写视频脚本，并从Shutterstock寻找素材，还能为视频制作分镜头脚本。 _Suno发布V4音乐生成模型_ Suno公司发布了最新的V4音乐生成模型音频样本，展示了音质、音色多样性和一致性的显著提升。新模型通过深度学习技术生成更自然、更丰富的音乐作品，适用于个人和商业音乐制作。 _即梦AI推出Seaweed视频生成模型_ 即梦AI宣布字节跳动自研的视频生成模型Seaweed正式向平台用户开放。Seaweed能在60秒内生成5秒高质量AI视频，远超国内业界水平。Seaweed和Pixeldance的Pro版也将开放，提升多拍动作和多主体复杂交互的流畅度。 _昆仑万维SkyReels AI短剧平台即将登陆美国_ 昆仑万维科技股份有限公司宣布，旗下AI短剧平台SkyReels将于12月10日在美国正式上线。该平台集成了剧本、分镜、3D生成大模型和AI3D引擎，实现了从剧本到角色、分镜生成及视频生成的全流程智能化。 _斯坦福李飞飞团队发布HourVideo_ 斯坦福李飞飞和吴佳俊团队发布了HourVideo，这是一个评估多模态模型对长达一小时视频理解能力的基准数据集。该数据集包含500个第一人称视角视频，涉及77种日常活动，旨在推动长视频理解技术的发展。 _黄仁勋提出超级摩尔定律_ 英伟达CEO黄仁勋提出“超级摩尔定律”，预测AI性能将每年翻两到三倍，超越传统摩尔定律。他认为软硬件协同设计和数据中心级创新将实现这一目标，并透露英伟达正考虑投资xAI。 _AI毒液特效火遍全网_ 一款AI驱动的毒液特效迅速占领抖音、快手和小红书，用户反响热烈。这款特效来自国内AI视频公司爱诗科技，基于最新视频模型PixVerse V3，操作简单且完全免费。 _AI机器人‘艾达’画作拍出779万天价_ 苏富比拍卖行以108.48万美元拍出AI机器人‘艾达’的画作《AI之神》，远超预期。该画作为数学家艾伦ⷥ›𞧁𕧚„肖像，尺寸巨大，展示了AI在艺术领域的潜力。 _AI重现披头士最后一首歌，与碧昂斯角逐格莱美_ 2025年第67届格莱美提名名单揭晓，传奇乐队披头士凭借AI帮助，完成了他们最后一首歌《Now and Then》，并获得两项格莱美奖提名。 _黄仁勋：希望拥有5万名员工和1亿个AI助手_ 英伟达CEO黄仁勋预测，个人AI助手将很快出现并不断进化，未来英伟达将拥有5万名员工和1亿个AI助手。他强调，AI将改变工作，对人们如何看待工作产生深远影响。 _OpenAI押注的1X解锁新场景，人形机器人化身大厨煎牛排_ OpenAI押注的机器人公司1X Technologies推出了专为家庭设计的人形机器人原型NEO Beta。日前该机器人解锁了新场景——厨房，与网红厨师进行了一场家庭烹饪对决。 _DimensionX：开源的高级运镜与3D场景重建技术_ DimensionX是一个开源的高级运镜功能，支持移动、绕拍、缩放等多种操作，生成的效果非常丝滑。此外，它还支持从单图生成360度环绕视频，实现3D场景重建。 _智谱推出CogVideoX1.5-5B系列模型_ 智谱发布了CogVideoX1.5-5B系列模型，包括文本到视频（T2V）和图像到视频（I2V）模型，支持10秒长度的视频和更高的分辨率。特别地，CogVideoX1.5-5B-SAT模型已开源。 _AnimePRO：高效可商用二次元图像生成模型_ AnimePRO是一个基于Flux训练的高质量二次元图像生成模型，基于Apache 2.0 Shnell模型，不受DEV版本的许可限制。这个模型能够生成媲美Dev和Pro级别的二次元图片，并且支持自由商用。 _PixVerse：一键变身超级英雄_ PixVerse视频生成平台现已推出变身超级英雄的功能，只需上传一张图片，即可变身为小丑、钢铁侠、绿巨人等知名角色。 _SG-I2V：开源图生视频技术，精准控制运动轨迹_ SG-I2V是一个开源的图生视频技术，支持通过轨迹点控制视频的生成。该技术不仅可以实现对物体、角色运动的控制，还能控制镜头的运动，为AI视频生成提供了更多的灵活性。 #AI艺术家在微博##AI创造营##新星闪光计划#

1950 年，图灵在他的论文《Computing Machinery and Intelligence》中首次提出具身智能的概念。斯坦福大学计算机科学教授李飞飞认为，具身的含义不是身体本身，而是与环境交互以及在环境中做事的整体需求和功能。而交互最直接的障碍在于，人们严重依赖手写代码来控制机器人。上海交通大学卢策吾教授在机器之心 AI 科技年会上发表主题演讲《具身智能》，提出 PIE 方案，认为具身智能包括 3 个模块：具身感知（Perception）、具身想象（Imagination）和具身执行（Execution）。 1、具身感知：包括全概念感知和具身交互感知。全概念感知是指能够知道我们所操作的这个世界模型（world model）的各种各样的知识，与操作相关的知识，包括外形、结构、语义，以及 48 个真实世界关节体类别等等。 2、具身想象：具备了感知的素材，下一步是确定怎么做。上海交通大学做了名为 RFUniverse 的仿真引擎，该仿真引擎支持 7 种物体（比如关节可移动的、柔性的、透明的、流体的……）、87 种原子操作的仿真。还成功探索了从看视频到机器人的行为：给机器人看 50 个场景，看完后就会在仿真引擎中去尝试类似的事情，尝试完之后再迁移到真机上。另外，这套思路还可以放到人体的康复上面，去做医疗看护机器人。 3、具身执行：想象与真实操作之间是有差距的。 PIE方案中希望建一个元操作库，就能调用各种元操作来解决实际操作问题。目前有三个领域在做这件事情：计算机视觉、机器人学和计算机图形学。

3D建模与渲染的最佳硬件搭配指南 3D建模和渲染是许多企业和设计师的必备技能，而选择合适的硬件设备则是提升工作效率的关键。以下是针对不同渲染软件和场景的硬件搭配建议： C4D渲染软件 𐟌 C4D是目前广泛使用的渲染软件之一，尤其在国内。它对主机配件的要求主要取决于渲染方式，分为CPU渲染和GPU渲染。 CPU渲染：默认的物理渲染器，对CPU的要求较高。建议选择多核高频的CPU，最好是8核心，睿频达到4.6GHz以上。这样在编辑、预览时会更加流畅，渲染速度也会更快。此外，工程项目对显示器也有要求，色域100%的sRGB或接近100%的dci-p3是最佳选择。 GPU渲染：主要使用OC、Redshift和Arnold等渲染器。当显存不足时，可以选择Redshift。OC渲染器的免费版本支持1650以下的显卡，图灵和安倍架构的显卡无法使用，但帕斯特的10系显卡和XM130/XM250可以。如果开启了RTX光追模式，渲染速度会更快。注意：Arnold渲染器同时支持CPU和GPU，但两者可能会出现颜色偏差。不推荐使用A卡和M1，因为它们对该渲染器的兼容性差且速度不一。 Blender软件 𐟌 Blender的使用率也在逐渐增加，相比C4D，它的优化更为明显。以下是Blender的硬件搭配建议： CPU：决定了软件的运行速度。推荐6核心睿频4.0GHz以上的CPU。内存：决定了建模的面数。推荐32GB或以上的内存。显卡：决定了渲染的速度。高显存的4060Ti性能与4070相当不错。对于GPU渲染，CPU负责处理渲染前后的工作。建议中型场景使用6核心睿频4.0GHz以上的CPU，显卡显存8GB或以上，内存32GB或以上；大型场景则建议使用10核心睿频5.0GHz以上的CPU，显存大于12GB，内存64GB以上。核显与独显 𐟎𞈥䚤𚺥﹦ 𘦘𞥒Œ独显的作用不太清楚。实际上，核显在拼接素材时有用处，但添加效果时还是需要独显的加持。总结 𐟓 选择合适的硬件设备是提升3D建模和渲染效率的关键。根据不同的软件和场景，合理搭配硬件设备，才能更好地满足工作需求。希望这些建议能帮助你找到最适合自己的硬件配置！

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